美国时刻 7 月18 日，OpenAI 正式发布了多模态小模型 GPT-4o mini，在国内外引起了广泛重视。

此前，OpenAI 凭仗 GPT-3 开辟了 AI 模型的“暴力美学”年代，一起也以练习超大参数规划的模型才能树立起 AGI 同赛道的护城河。但在其推出 GPT-4o 的“Mini”版别之后，OpenAI 好像走向了原有优势的反方向，开端卷“小模型”，而值得注意的是：

在 Mini 这条路上，欧洲与我国的大模型团队现已首要研讨了大半年。

从 2023 年上半年智谱 AI 发布对话小模型 ChatGLM-6B，10 月 Mistral 发布 7B 模型，到 2024 年 2 月面壁智能团队祭出 2.4B 的 MiniCPM，紧接着是多模态小模型 8B MiniCPM-Llama3-V 2.5，还有商汤的 1.8B SenseChat Lite、上海人工智能试验室 OpenGV Lab 团队的 Intern-VL 系列……。

依据通用大模型开发小模型或端侧模型的路途，此前已在国内发酵大半年。现在，OpenAI 等世界级头部 AI 企业的入局，更标明端侧模型、“智能小模型”是大势所趋。

GPT-4o 发布后，AI 技能大牛 Andrej Karpathy 也在推特上宣布了自己对“小模型”的观念：

在 Andrej Karpathy 看来，未来将会呈现参数规划小、但考虑才能强的小模型；小模型才是 AI “大模型”的终究方针。

Andrej Karpathy 指出，现在的 AI 模型之所以“大”，是由于现在模型的练习仍比较粗豪；换言之，即练习不高效——面壁智能团队在 3 月与 AI 科技谈论的攀谈中就已表达类似观念。

怎么让小模型更智能？Andrej 以为要害点在于模型的常识，即练习数据。现在来看，无论是 OpenAI、仍是面壁智能等团队，他们的路途都是先将模型“做大”、然后再将模型“做小”，原因在 Andrej 看来，是由于“小模型需求依托大模型来重构抱负的组成数据”，直到大模型中的高质量数据被耗尽。

除数据考虑外，面壁团队还告知 AI 科技谈论，从 2023 年下半年开端，他们经过树立一套“用大模型练习小模型”的沙盒试验机制，是为了验证他们所了解的“Scaling Law”，即模型参数规划跟着时刻推移递减、但智能水平不断上升的“面壁规律”——大模型的智能密度每 8 个月翻一倍。

假如模型能在越小的规划上完成更高的智能，那么模型的练习与推理本钱都将大幅下降。但据 AI 科技谈论了解，该方向对算法与数据工程的应战也非常巨大，中心的技能门槛并不低。

跟着本钱下降，英伟达的 GPU 需求量也将受到影响。有业内人士向 AI 科技谈论点评，“对英伟达来说，比较 GPT-4o 或 GPT-4o mini，年末的 GPT-5 才是一个要害节点。”。

一起，从商业上来看，GPT-4o mini 作为一个性价比极高的云端模型，对国内外云端 API 商场也将构成冲击，大规划的云端模型更难挣钱；相反，端侧模型将成为新的商场“显学”。

GPT-4o mini 才能揭秘。

作为 GPT-4o 更小参数的简化版别，此次 GPT-4o mini 的发布意味着 OpenAI 正式“进军”多模态小模型。据官网介绍，现在，在API层面，GPT-4o mini支撑128k、16k输入tokens（图画和文本），未来还将支撑视频和音频的输入和输出。

可是，OpenAI 并未泄漏此次新模型的参数量巨细。

数据显现，GPT-4o mini 在文本智能和多模态推理方面的学术基准测验中逾越了 GPT-3.5 Turbo 和其他小模型，而且支撑的言语规划与 GPT-4o 相同。此外， GPT-3.5 Turbo 比较，其长上下文功能也有所提高。

与 GPT-4 比较，GPT-4o mini 在谈天偏好上体现优于 GPT-4 ，并在大规划多任务言语了解（MMLU）测验中取得了82%的得分。揭露材料介绍，MMLU 是一项包括 57 个学科大约 16000 道多项挑选题的考试，得分越高的大模型在各种范畴中了解和运用言语的才能越强。

从 OpenAI 供应的数据来看，GPT-4o mini 的得分为82%，Google 的 Gemini Flash得分为77.9%，Anthropic 的Claude Haiku 得分为73.8%，GPT-4o mini 才能更强：

在完成功能优化的一起，价格也更廉价。

OpenAI 表明，GPT-4o mini 的本钱为每百万输入符号（token）15 美分，每百万输出符号 60 美分，比 GPT-3.5 Turbo 廉价超越 60%。即日起正式向免费版、Plus 版和团队版的 ChatGPT 用户敞开，企业用户则从下周开端可运用。

OpenAI 也想在小模型商场“分一杯羹”。

此前，无法承当 OpenAI 模型贵重费用的开发者往往会挑选更廉价的代替，如 Gemini 1.5 Flash 及 Claude 3 Haiku，这或许也是此次 OpenAI 推出小模型的主要原因——为开发者供应更为轻量且廉价的东西，以创立其无法担负的大模型（如 GPT-4）的使用程序和东西。

关于此次 GPT-4o mini 的推出，交际平台上外国网友们好像存在不少不买账的声响，部分网友敦促 OpenAI 发布 GPT-4o 完整版，「No one wants a cheaper 3.5. We want a better 4o.」（没有人想要更廉价的3.5，咱们想要更好的4o），还有网友明显关于 GPT-4.5 以及 GPT-5 的热心更盛。

但也有国产大模型团队指出，GPT-4o mini 是相对 GPT-4o 的“Mini”版别，详细参数量不详，因而如商汤、面壁智能、上海人工智能试验室等团队难以与其比拼。

OpenAI 退出我国商场后，对国内模型团队的影响有限。一位端侧模型从业者告知 AI 科技谈论，OpenAI 在 Mini 模型上的这一行为，或许是为了呼应硅谷智能硬件鼓起的浪潮，一起对苹果 AI 在端侧才能上的需求作出反响。

从本年上半年开端，苹果 AI 团队相继发布其在手机端侧上运用的 AI 效果，如 Ferret-UI、OpenELM、MM1 等等，对模型落到端侧起了最初。相当于，苹果现已在手机 AI 端出了开卷考试，接下来各家模型厂商与手机厂商都要考虑怎么答题。

国产小模型不输 OpenAI。

而依据以往效果发布，国产大模型团队在文本小模型、乃至多模态小模型上的才能也体现卓著：

本年 4 月，商汤发布了1.8B（18亿）参数规划的 SenseChat-Lite版别，作为端侧模型，交互体会对标GPT-4，其时功能已完成平等标准功能最优。

后来，在 WAIC 期间，商汤又再次进行端侧模型的更新，较 4 月推出的版别首包耗时下降 40%，速度更快。

上海人工智能试验室 OpenGV Lab 的 InternVL 也是我国多模态小模型的系列模范。从 InternVL-Chat-V1.5 到墨客万象 Intern VL 2.0，OpenGV Lab 团队开源了从多模态模型系列，参数规划从 1B 到 76B 不等，其间小模型最高 8B、最小 1B，均可单卡布置。据 AI 科技谈论了解，其 1B 版别的参数规划实践只要 938 M。

值得注意的是，OpenGV Lab InternVL 系列的 26B 自开源以来一直是 Hugging Face 上的当红炸子鸡，以开源不过两周的 InternVL 2.0 为例，其 26B 在 Hugging Face 上的下载量已超越 6000 次。

同样在 Mini 模型上发力的国产代表团队还有面壁智能。他们在小模型上的效果包括基座模型与多模态模型，在 Hugging Face 上的下载量现已近 95 万次，Github 上取得超越 1 万星标，这一端侧模型系列不仅是开源社区口碑之作，乃至一度火到全网热搜榜首。

本年 2 月，面壁端侧模型“小钢炮”发布，具有 GPT-3 平等功能但参数仅为24亿的 MiniCPM-2.4B ，把常识密度提高了大约 86 倍 （如下图所示）：

然后其又相继在 4 、5月发布了2.0和2.5 版别。在 2.5 版别上，面壁 MiniCPM 以 1% 的参数规划，构成了可以跟GPT-4V 和 Gemini Pro 多模态才能对标的功能，模型参数只要 8B 巨细，可以放到终端上。

本年7月，面壁新发布的MiniCPM-S 1.2B 常识密度到达同规划稠密模型 MiniCPM 1.2B 的 2.57 倍，Mistral-7B 的 12.1 倍（如下图所示）：

在面壁看来，他们做小模型的方针是“模型变小的一起、效果还能变好”。

其时，面壁有两条产品线，一条是基座大模型，另一条是给大模型做小模型，在小模型上验证大模型的技能极限。这两条产品线，其实是一条路，便是面壁通往 AGI 的路途，大模型与小模型难以分隔。一方面，要提高模型的功率，让每个参数发挥更好的效果；另一方面，能在使用支撑的本钱下做出最好的模型。

而关于大模型，群众的认知普遍存在误差，实践上，参数规划大不代表模型的才能强。

以马斯克的 Grok 为例，Grok 的参数规划为 3140 亿，行内对它的点评其实不太好，有技能人员去测过，说 Grok 的效果大约比 Mistral 的 8*7B MoE 略微好一点。那么大参数的模型完成这么小的效果，其实是失利的。

在2021 年到 2022 年期间，国内最早做大模型的那批团队扎堆卷模型参数量，阿里乃至将模型卷到了 10 万亿参数规划（非稠密模型）。

但其时咱们对“大模型能做什么”是不清楚的，仅仅以为“大模型便是参数要大”，在用户价值上，也并未到达后来 ChatGPT 的体会。ChatGPT 发布后，咱们才意识到“提高模型效果”才是大模型练习的正确方向。

面壁以为，“小”模型的精华在于高效，将每个参数发挥到最大效果——这才是大模型研讨的正确方向。否则未来假如到达 AGI，但 AGI 比人还贵，那就没含义了。

GPT-4o mini 的发布意味着能用更少的推理算力耗费完成更强更高效的模型，这也恰恰验证了面壁提出的大模型年代的摩尔规律——模型的常识密度不断提高，其间，常识密度=模型才能 / 推理算力耗费。

小模型的“新”应战。

从年头开端，小模型的声量开端增大。小模型鼓起后，无疑带来了几个职业改变：

首要，核算本钱更低的 AI 模型落到终端硬件产品上的门槛更低，端侧模型鼓起。在此浪潮中，模型层厂商如面壁智能、手机厂商如苹果华米OV 等也纷繁入局，端侧模型的创业也迎来更多玩家。

端侧模型虽然是“小”模型，但其智能水平也离不开一个根底的大模型，一起需求具有丰厚的练习数据与完善的数据工程体系，才能做可控的练习。因而，端侧模型往往要与详细的职业与特定范畴相结合。

与此一起，端侧模型需求结合模型、硬件与核算。据了解，其时干流芯片厂商在端侧 AI 芯片上的供应本钱仍没打下来。一位业者告知 AI 科技谈论，某闻名芯片厂商的报价是 300 美金一台设备，折算下来超越 2000 元人民币，现阶段能支撑起如此昂扬的核算本钱的硬件设备只要轿车、医疗等高端职业。

其次，小模型的开源社区构成后，有业者也以为，这将使“大模型的研讨进入高校科研者的舒适区”。“曩昔大模型由于算力本钱昂扬，只要工业者能支撑得起，但当小模型的本钱降下来后，越来越多高校科研人员也能参加这一方向的研讨。”。

这意味着，小模型团队的研制压力也在加大，竞赛或许会变得愈加剧烈。

此外，也有从业者指出，OpenAI 发布 GPT-4o mini 是近日来大模型价格战的缩影。OpenAI 将云端 API 的价格打下来后，其他国内外的云端大模型厂商在 C 端使用上的压力会更大，“模应一体”的开展途径或许会迎来新的变局。

端侧大模型鼓起后，端侧设备自己供应智能化的底座而且担负推理本钱，且个人数据隐私有保证，一系列的使用公司凭借终端设备厂商供应的智能化底座来做使用。关于用到千亿参数模型的使用，将终究也堕入推理本钱的拼杀。

李大海猜想，GPT-4o mini 会是一个宽 MOE 的模型、而非一个端侧模型。“（GPT-4o mini）作为一个性价比很高的云端模型，一方面临云端 API 商场应该会构成冲击，一方面下降大模型落地工业本钱，让咱们对大规划职业使用的鼓起抱有更强决心。”。

言归正传。OpenAI 此次发布 GPT-4o mini，尖端公司的进场再一次验证了小模型的研讨风向与必然趋势。在这一方向上，我国的大模型研讨团队如面壁智能、上海人工智能试验室等均抢先半年左右提出自己的处理，国产大模型从跟随到引领，也反响了国产大模型技能的一日千里。

“GPT-4o mini 主打的是更快，巨细相对 GPT-4o 来说愈加 mini。但由于 GPT-4o 参数不详，因而 GPT-4o mini 是否为端侧小模型、是否能单卡布置，依然存疑。”一位业内人士向 AI 科技谈论点评。

所以，对待国产大模型的技能效果，咱们或许应该多一份“民族自傲”。(大众号：)。

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(责任编辑：生活)